AAAI2022 | 因果推理下的词向量:降低性别偏见并保留语义信息

2022 年 2 月 15 日 专知

论文地址:

https://www.zhuanzhi.ai/paper/5b7b32b4ccc0302b1dc5bb515689dbb5

词向量被广泛应用于各类自然语言处理任务中,然而诸多研究已经表明词向量中存在着各种偏见(如性别或种族方面)。本文提出一种基于因果推理的方法,能够有效的消除词向量中的性别偏见并保留其他语义。具体的来说,本文提出了两种因果推理框架,分别用来消除词向量中的Potential proxy bias和Unresolved bias。实验表明,本文方法得到的词向量不但能够较好地消除词向量中的偏见,还能提高语义相关任务的表现。


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